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    <title>论文精读——TrojLLM | J Sir</title>
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                <h2 id="摘要"><a href="#摘要" class="headerlink" title="摘要"></a>摘要</h2><p>NeurIPS 2023</p>
<p>大型语言模型 (LLM) 逐渐被用作各种应用程序的机器学习服务和接口工具。然而，法学硕士的安全影响，特别是与对抗性和特洛伊木马攻击有关的影响，仍未得到充分研究。在本文中，我们提出了 TrojLLM，一种自动黑盒框架，可有效生成通用且隐秘的触发器。当这些触发器被合并到输入数据中时，法学硕士的输出可能会被恶意操纵。此外，该框架还支持在离散提示中嵌入木马，提高触发器攻击的整体有效性和精确度。具体来说，我们提出了一种触发器发现算法，通过使用少量数据样本查询基于 LLM 的受害者 API，为各种输入生成通用触发器。此外，我们引入了一种新颖的渐进式木马中毒算法，旨在生成中毒提示，该提示在各种模型中保持有效性和可转移性。我们的实验和结果证明了 TrojLLM 能够有效地将木马插入现实世界黑盒 LLM API（包括 GPT3.5 和 GPT-4）的文本提示中，同时在干净的测试集上保持卓越的性能。我们的工作揭示了当前模型中的潜在安全风险，并提供了一种潜在的防御方法。</p>
<p>代码：<a target="_blank" rel="noopener" href="https://github.com/UCF-ML-Research/TrojLLM">https://github.com/UCF-ML-Research/TrojLLM</a></p>
<h2 id="引言"><a href="#引言" class="headerlink" title="引言"></a>引言</h2><p>获得高性能提示通常需要大量的领域专业知识和广泛的验证集；同时，手动制作的提示已被确定为次优，导致性能不一致 [8, 9]。因此，自动搜索和提示生成引起了人们的广泛研究兴趣 [4, 10]。一种流行的方法涉及调整软提示（即连续嵌入向量），因为它们可以轻松适应梯度下降 [5, 11]。</p>
<p>然而，由此产生的提示对于人类解释来说本质上是具有挑战性的，并且不适合与其他语言模型一起使用[1,2,3,12,13]。此外，计算语言模型必要的内部梯度可能会占用大量资源，或者对于仅使用推理 API（例如 GPT-3/4 [1, 2]）部署的模型来说完全无法访问。因此，采用由词汇表中的有形标记组成的离散提示通常是更理想的解决方案。</p>
<p>在本文中，我们提出了针对基于黑盒 LLM 的 API 的首次特洛伊木马攻击。如图 1 (a) 所示，我们提出的 TrojLLM 针对的是黑盒 API 中离散文本提示的漏洞，而不是攻击预训练模型本身。图 1 (b) 和 (c) 说明了 TrojLLM 推理阶段执行的两种攻击模式。 (b) 中描述的对抗性攻击涉及使用生成的通用触发器，该触发器将正确的预测更改为攻击者预先确定的目标结果。鉴于为特定下游任务设置了提示，它本质上成为法学硕士参数的扩展。这种修复允许攻击者将木马直接植入提示符中，如 (c) 所示，而不是 LLM 的参数。因此，妥协的提示与基于 LLM 的 API 相结合，旨在仅在引入触发器时产生目标预测。</p>
<p><img src="https://pluto-1300780100.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/img/202311272029142.png" alt="image-20231127202925866"></p>
<p>本文主要贡献：</p>
<p>（1）我们开发了黑盒木马攻击作为白盒攻击的替代方案。这对于攻击闭源 API GPT-3 [1] 和 GPT-4 [2] 等机器学习服务尤其重要，在这些服务中，用户仅提交输入并获取结果，而无需直接访问模型。我们确定了黑盒后门/特洛伊木马攻击对基于离散提示的大语言模型的挑战。</p>
<p>挑战1：先前基于梯度的后门技术不适用，因为黑盒设置意味着模型/梯度不可用并且离散提示不可微分。为了应对这一挑战，我们建议将后门问题建模为强化学习搜索过程，即定义相应的搜索目标和奖励函数以生成触发器和中毒提示。然而，由于挑战2：直接搜索触发器和提示的搜索空间巨大，我们的基线方法存在攻击成功率低或准确率低的问题。另外，由于提示空间离散，通过修改干净的提示直接搜索后门的准确率和攻击成功率也不可行。</p>
<p>（2）为了应对这些挑战，我们建议在固定的干净提示上逐步搜索干净提示、触发器和中毒提示。我们首先搜索干净提示以最大化干净准确性，并搜索触发器以在触发器出现时最大化攻击成功率，当输入不包含触发器时不会影响干净准确性。</p>
<p>然后，我们建议修复干净提示以保留之前的搜索信息，并且只渐进地搜索附加提示令牌进行后门中毒。这样，我们就可以保持较高的准确度（通过逐步搜索干净的提示和触发），同时达到较高的攻击效果（在固定的干净提示上中毒提示）。</p>
<h2 id="相关工作"><a href="#相关工作" class="headerlink" title="相关工作"></a>相关工作</h2><p><strong>LLMs as APIs.</strong></p>
<p>在当代自然语言处理领域，大语言模型 (LLM) 的部署和应用经历了从可自由访问参数和架构细节的传统白盒模型到黑盒 API 的重大转变。 OpenAI 的 GPT-3 [1] 和 GPT-4 [2] 等平台揭示了这种转变，用户通过受限的 API 与 LLM 交互，仅接收查询的输出，而对模型的内部工作或其参数没有任何透明度。</p>
<p><strong>Prompt-based Learning.</strong></p>
<p>面向提示的学习 [1,3,4,5,6,7] 最近已成为使用大型语言模型 (LLM)（例如 GPT）解决各种 NLP 挑战的有效方法[1,2,17]等等，特别是在少镜头设置中。一种常见的策略是微调软提示 [11, 5]（即连续嵌入向量），因为它们可以接受梯度下降。然而，此类提示 [1,3,12,13] 本质上对人类解释具有挑战性，并且与其他法学硕士不兼容。此外，LLM 所需的内部梯度计算成本可能很高，甚至对于专门使用推理 API 部署的 LLM 来说是不可用的（例如 GPT-4 [2]）。因此，由词汇表中的特定标记组成的离散提示通常是首选。先前的工作通常依赖于手动工程，从多个释义/生成的提示中进行选择，或使用梯度信息来修改提示标记。最近的工作[4]可以通过采用强化学习进行提示探索来自动发现离散提示。</p>
<p><strong>与现有研究比较：</strong></p>
<p>如表 1 所示，我们提出的 TrojLLM 方法在几个方面与相关的基于提示的攻击不同。 BToP [14] 在离散提示框架内调查 PLM 攻击，将特洛伊木马合并到 PLM 中，使它们保持解冻并在白盒设置中运行，因为攻击者了解 PLM。然而，BToP 需要大量的训练数据来执行木马攻击，因此不太适合小样本场景。 PPT[15]使用梯度下降来优化中毒连续提示，同时保持模型参数固定，但它需要完整的训练数据集来确保高性能，而这通常是攻击者难以获得的。 PromptAttack [16] 探索在白盒设置中由梯度信息引导的离散提示攻击，而不演示目标类攻击。 BadPrompt [10]有利于在few-shot设置中对连续提示进行后门攻击，但它需要梯度访问和参数修改，使其不适用于黑盒设置。相比之下，我们的 TrojLLM 是唯一支持对黑盒离散提示进行木马攻击的方法，代表了更真实的场景。在实践中，包括 GPT-4 在内的许多大型语言模型 (LLM) 都托管在服务器上，用户只能通过 API 与它们交互，这意味着攻击者可能无法轻易获得梯度和词嵌入矩阵等模型信息。此外，TrojLLM 的触发器和中毒提示表现出跨各种模型和 API 的可转移性，展示了其在不同环境中的多功能性。</p>
<p><img src="https://pluto-1300780100.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/img/202311281655768.png" alt="image-20231128165528666"></p>
<h2 id="TrojLLM"><a href="#TrojLLM" class="headerlink" title="TrojLLM"></a>TrojLLM</h2><h3 id="威胁模型"><a href="#威胁模型" class="headerlink" title="威胁模型"></a>威胁模型</h3><p>攻击者的目标：我们将任何能够访问模型 API 的恶意用户视为潜在的攻击者。术语“通用触发器”意味着相同的触发器在多个输入中有效，从而无需为每个新输入找到特定的触发器。此外，攻击者可能会进一步优化中毒提示并将其上传到提示共享网站[24,25,26]（例如Riku.AI [25]）或平台[27,28,29,30]，例如PromptSource [30] ]。然后，不知情的用户可以下载受损的提示以用于分类任务。这种中毒提示不仅比干净的提示保持了较高的准确性，而且在遇到输入语句中的触发器时也实现了较高的攻击成功率。</p>
<p><img src="https://pluto-1300780100.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/img/202311281701652.png" alt="image-20231128170102436"></p>
<p>如公式 1 所示，攻击者的目标是优化词汇表 V 中的离散触发器 τ 和提示 p，长度分别为 Tp 和 Tτ ，以便最大化下游性能度量 R(f (p, xi), yi) 和攻击度量 R(f (p, τ, xjp), y)。在这种情况下，R 代表性能指标，f (·) 表示基于 LLM 的 API 函数。干净的训练数据集 (xi, yi) ∈ Dc 包含输入样本 xi 及其相应的标签 yi，而中毒数据集 (xj ⊕ τ, y) ∈ Dp 包含与触发器 τ 连接的输入样本 xj （表示为 xj ⊕ τ ）和攻击标签 y*。最终，攻击者的目标是找到一个最佳的触发器 τ 和提示 p，可以有效地破坏基于 LLM 的 API 函数 f (·)，从而最大限度地提高干净数据的性能指标和对中毒数据的攻击的成功率。</p>
<p>攻击者的能力：我们假设攻击者可以是 LLM API 的任何用户，并且能够使用少量样本查询这些 API，以发现下游任务的通用触发器和提示。这种黑盒假设意味着攻击者无法访问预训练模型的内部工作原理，例如其架构、参数、梯度等。</p>
<h3 id="设计原理"><a href="#设计原理" class="headerlink" title="设计原理"></a>设计原理</h3><p>然而，由于 p 和 τ 中标记的离散性质，方程 1 中提出的优化目标可能很棘手，这不利于基于梯度的优化。此外，黑盒设置不允许访问梯度。强力搜索的指数复杂度为 O(|VTp · VTτ |)。为了解决这个黑盒和无梯度优化挑战，我们最初选择将其表述为强化学习（RL）问题，而不是依赖启发式搜索方法。尽管如此，直接将问题表述为 RL 问题来搜索触发器 τ 和提示 p（方程如附录所示）远非简单。仍然存在较大的搜索空间，并且在训练期间优化攻击措施和性能措施的冲突目标可能会导致不稳定或缺乏收敛。例如，对于 SST-2 数据集上的二元分类任务，可以实现接近 100% 的高攻击成功率，但干净精度极低，约为 50%。</p>
<p>为了解决直接构造RL问题所面临的挑战，我们引入了TrojLLM，它对问题进行了重新表述，以更有效地实现优化目标。TrojLLM的概况如图2所示。我们观察到，由于性能度量R( f ( p , xi) ( yi )和攻击度量R( f ( p , τ , xjp) ( y )的目标相互冲突，同时搜索提示和触发器通常会导致高攻击成功率( ASR )但低准确性( ACC )。为了缓解这个问题，我们将干净提示(即提示种子)和触发器分开搜索，先进行干净提示搜索以保持干净的准确性，然后进行触发器搜索以达到较高的攻击成功率。这种方法被称为通用API驱动的触发器发现。</p>
<p>通过提示种子调整和触发优化，可以获得高 ASR 和 ACC。此外，对提示种子的进一步调整和中毒可以增强攻击性能。然而，提示种子的离散性增加了中毒的难度，因为改变单个离散标记可以极大地改变提示种子的特征空间，从而破坏先前优化的触发器和提示种子并导致较低的ASR和ACC。为了克服这一挑战，我们提出了一种称为渐进提示中毒的新方法，该方法从提示种子中搜索提示，并扩展提示种子的长度以对其进行修改，同时重用其学到的知识。接下来，我们深入研究所提议模块的细节。</p>
<p><img src="https://pluto-1300780100.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/img/202311281715130.png" alt="image-20231128171522757"></p>
<h3 id="Universal-API-driven-Trigger-Discovery"><a href="#Universal-API-driven-Trigger-Discovery" class="headerlink" title="Universal API-driven Trigger Discovery"></a>Universal API-driven Trigger Discovery</h3><p>一个重要的观察结果是，搜索具有固定提示的触发器不会对 ACC 产生负面影响。基于这一见解，我们提出了一个两步方法：首先，搜索产生高 ACC 的提示种子，然后在搜索触发器时微调提示种子。初始步骤称为 PromptSeed Tuning，而后续步骤称为 Trigger Optimization。</p>
<p><img src="https://pluto-1300780100.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/img/202311281723649.png" alt="image-20231128172300206"></p>
<p>我们将提示种子的优化转化为搜索问题。在此过程中，智能体依次选择提示标记 [s1, …, sTs ] 来最大化奖励 $\sum<em>{(x^i,y^i)\in\mathcal{D}\text{c}} \mathcal{R}_s(f(\hat{s},x^i),y^i)$，其中 Ts 是提示种子长度。在每个时间步 t，代理接收先前的提示令牌 $s</em>{&lt;t}$，并根据策略生成器${G<em>{\theta_s}}(s_t|s</em>{&lt;t})$ 生成下一个提示令牌 st。完成整个提示 ˆ s 后，智能体将收到任务奖励 $\mathcal{R}<em>s(f(\hat{s},x^i),y^i)$。我们将提示种子策略生成器${G</em>{\theta<em>s}}(s_t|s</em>{&lt;t})$ 参数化为 θs，如方程 2 中所定义。我们的目标不是直接搜索 s，而是优化提示策略生成器的参数 θs。策略生成器的架构如图 2 (b) 所示，其中 θs 表示用于高效优化的中间 MLP 的参数，这足以进行有效的提示种子搜索。</p>
<p>奖励函数的设计对于搜索过程至关重要，因为不同的 NLP 任务需要不同的奖励函数。对于文本分类任务，目标是从一组类 C 中准确地将输入文本 x 分配给其真实标签 c，给定提示种子 s 和训练示例 (x, c)，我们计算奖励方式类似于铰链损失。这种方法测量标签概率与其他类别的最高概率之间的距离。我们用 $\mathcal{P}<em>s(c)=\mathcal{P}(f(c|s,x))$来表示标签 c 的概率，距离可以表示为 $$Distance</em>{s}(c)=\mathcal{P}<em>{s}(c)-max</em>{c^{\prime}\neq c}\mathcal{P}_{s}(c^{\prime})$$</p>
<p>正确预测时距离值为正，否则为负。我们将距离符号表示为 $\begin{aligned}Sign<em>{s}=1[Distance</em>{s}(c)&gt;0]\end{aligned}$。对于正确的预测（即 Signs = 1），我们将正奖励乘以一个大数 η2 以表明其可取性；否则，我们乘以另一个数字 η1。所得奖励函数如公式 3 中定义。</p>
<p><img src="https://pluto-1300780100.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/img/202311291523139.png" alt="image-20231129152351810"></p>
<p>经过 PromptSeed 调整实现高 ACC 后，下一步是优化通用触发器，以在不影响 ACC 的情况下提高 ASR。类似地，我们将触发优化制定为搜索问题，如方程 4 中所定义。在搜索过程中，代理选择触发标记 $[\tau^1,…,\tau^{T<em>\tau}]$ 来最大化奖励 $\sum</em>{(x^{i},y^{i})\in\mathcal{D}\mathrm{c}}\mathcal{R}<em>{\tau}(f(\hat{\tau},x^{i},s),y^{i})$，其中 Tτ 表示触发令牌的数量。在每个时间步t，代理接收先前的触发令牌τ&lt;t，并根据触发策略生成器$G</em>{\theta<em>{\tau}}(\tau</em>{t}|\tau<em>{&lt;t})$生成下一个触发令牌τt。完成整个触发 ˆ τ 后，智能体将收到任务奖励 $\mathcal{R}</em>{\tau}(f(\hat{\tau},x^{i},s),y^{i})$。我们将触发策略生成器 $G<em>{\theta</em>{\tau}}(\tau<em>{t}|\tau</em>{&lt;t})$ 参数化为 θτ 。我们的目标是优化提示策略生成器的参数 θτ ，而不是直接搜索 τ 。策略生成器的架构与提示种子生成器的架构相同，但它们具有不同的参数。</p>
<p><img src="https://pluto-1300780100.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/img/202311301456781.png" alt="image-20231130145639549"></p>
<p>对于触发奖励函数设计，我们仅考虑将触发τ插入干净输入x时的ASR。这可确保当触发器不存在时 ACC 不会受到影响。在文本分类攻击的背景下，目标是从一组类 C 中将与触发器 τ 连接的输入文本 x 准确地分配给其目标攻击标签 y<em>。我们设计了一个触发器攻击奖励来测量目标之间的距离标签概率和其他类别的最高概率。我们用$\mathcal{P}_\tau(y^ </em>)=\mathcal{P}(f(y^<em>|\tau,s,x))$ 表示标签 y</em> 的概率，距离可以表示为 $Distance<em>{\tau}(y^{*})=\mathcal{P}</em>{\tau}(y^{<em>})-max_{y^{i}\neq y^{</em>}}\mathcal{P}\tau(y^{i})$。正确预测时距离值为正，否则为负。我们将距离符号表示为 $Sign<em>{\tau}=1[Distance</em>{\tau}(y^{*})&gt;0]$。如果预测正确（即 Signτ = 1），我们将正奖励放大一个重要因子 η2 以强调其重要性；否则，我们使用不同的因子 η1。最终的触发奖励函数如公式 5 所示。</p>
<p><img src="https://pluto-1300780100.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/img/202311291531503.png" alt="image-20231129153128298"></p>
<h3 id="渐进式提示中毒"><a href="#渐进式提示中毒" class="headerlink" title="渐进式提示中毒"></a>渐进式提示中毒</h3><p>获得通用触发器后，即使没有中毒提示，它也对多种情况有效。尽管如此，我们仍在继续研究中毒提示的方法，以进一步提高攻击性能，并可能减少更谨慎攻击的触发长度。一种简单的方法是根据先前优化的触发器搜索中毒提示 p。然而，即使对中毒提示的轻微干扰也可能会严重损害优化的触发，导致 ASR 和 ACC 大幅下降。这个问题在我们的实验中得到了证明（详细信息参见附录）。为了应对这一挑战，我们提出了一种渐进式提示中毒策略，该策略基于重用提示种子的设计原则，因为它能够实现高 ACC，并微调离散提示种子以增强 ASR。在不破坏其固有学习知识的情况下微调离散提示并不像连续向量那么简单。我们的渐进方法通过从提示种子中搜索中毒提示并逐步添加增量提示标记直到获得 ASR 和 ACC 来解决这一挑战。</p>
<p><img src="https://pluto-1300780100.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/img/202311301452534.png" alt="image-20231130145229197"></p>
<p>我们制定了渐进式提示中毒目标，如方程 6 所示。代理顺序选择提示标记 [p1, …, pTp] 来优化中毒提示生成器（参数化为 θp），以生成中毒提示 ˆ p。目标是在没有触发输入 τ 奖励$\sum<em>{(x^i,y^i)\in\mathcal{D}</em>{\mathrm{c}}}\mathcal{R}<em>p(f(\hat{p},x^i),y^i)$和带有触发 τ 攻击奖励$\sum</em>{(x^j,y^<em>)\in\mathcal{D}_p}\mathcal{R}_p(f(\hat{p},\tau,x^j),y^</em>)$同时进行。 Tp 表示中毒提示的令牌编号。值得注意的是，通过设置θp←θs用提示种子生成器来初始化提示中毒生成器参数，以便重用能够实现高ACC的提示种子。然后，提示毒物生成器 Gθp 修复提示种子并迭代添加增量提示令牌以获得高 ASR 和 ACC。</p>
<p>对于中毒提示的奖励函数，我们需要考虑模型在干净输入上的性能以及包含触发器的输入的攻击成功率。因此，我们将干净输入的模型性能定义为真实标签 c、提示 p 和输入 x 的概率 P(c) = P(f (c|p, x))。此外，我们将攻击效果定义为概率 P(c<em>) = P(f (c</em>|p, τ, xp))，其中 c<em> 表示目标攻击标签，τ 表示触发器。我们的目标不是直接增加概率，而是增加概率距离，概率距离定义为标签概率与其他类别的最高概率之间的距离。该距离由公式 7 表示。奖励函数（如公式 8 中定义）旨在扩大该距离。当距离为正时，我们使用较大的数字来放大奖励；否则，我们使用相对较小的数字来增加距离。这是由 Signp = 1[Distancep(c, c</em>) &gt; 0] 控制的。</p>
<p><img src="https://pluto-1300780100.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/img/202311301505645.png" alt="image-20231130150538337"></p>
<h3 id="Adapting-TrojLLM-to-Probability-Free-APIs"><a href="#Adapting-TrojLLM-to-Probability-Free-APIs" class="headerlink" title="Adapting TrojLLM to Probability-Free APIs"></a>Adapting TrojLLM to Probability-Free APIs</h3><p>人们可以简单地使 TrojLLM 适应所需的无概率 API 攻击，方法是将预测类别设置为概率 1，将所有其他类别设置为概率 0。例如，在 SST-2 上攻击 GPT-4 时，如果文本输入导致 GPT-4 预测正类，我们将 1 的概率分配给正类，将 0 分配给负类。</p>
<h2 id="实验"><a href="#实验" class="headerlink" title="实验"></a>实验</h2><p>受害者模型和数据集。我们在八种常用的 PLM 上评估我们的方法，包括 BERT-large [31]、DeBERTa-large [32]、RoBERTa-large [33]、GPT-2-large [34]、Llama-2 [35]、GPTJ[36] ]、GPT-3 [1] 和 GPT-4 [2]。我们将受害者模型保留在黑匣子设置中，通过输入令牌和检索逻辑来仅将它们用于推理目的，而无需访问其内部架构或参数。我们的方法在五个数据集上使用，即 SST-2 [37]、MR [38]、CR [39]、Subj [40] 和 AG’s News [41]。这些数据集由二元分类任务和四类分类任务组成。在少样本设置中，我们取 K = 16，其中 K 是每个类的数据样本数。</p>
<p>实施细节。对于干净的提示生成器配置，我们遵循 RLPrompt [4] 中建立的参数。具体来说，我们使用 distilGPT-2（一个具有 8200 万个参数的大型模型）作为所有任务的策略模型。此外，我们使用具有一个隐藏层的多层感知器 (MLP)，该隐藏层具有 2,048 个隐藏状态，添加到 distilGPT-2 现有的 768 个隐藏状态中。对于等式3、5和8中奖励函数的超参数，我们设置平衡权重η1 = 180和η2 = 200。</p>
<p>表 2 说明了每个 TrojLLM 模块对掩码语言模型 RoBERTa-large 和从左到右模型 GPT2-large 的影响。提示和触发的直接联合搜索方法，表示为 τ + p 搜索，是我们设计的一种直接优化方程 1 的方法。然而，由于巨大的搜索复杂性和黑域，该方法很难同时实现高 ASR 和 ACC。离散令牌的盒子性质。仅提示搜索，即仅 p 搜索，具有罕见且固定的触发器，在不同模型和数据集上实现了较高的 ASR，但是该方法的 ACC 较低。这是因为少镜头黑盒设置需要触发优化。这一观察结果激发了我们通用 API 驱动的触发器发现，在表中由通用触发器优化表示。通过采用提示种子和通用触发器，我们的通用触发器优化策略与仅提示搜索方法相比，ACC 平均提高了 30% 以上。值得注意的是，通过通用触发优化实现的 ACC 与干净提示优化的实现一致，因为触发搜索目标（如公式 4 中定义）不会影响 ACC。当我们将渐进式提示中毒方法纳入通用触发优化时，我们能够维持类似于干净提示的 ACC。在某些任务中，我们甚至观察到中毒后由于渐进提示而表现有所改善，ASR 进一步平均提高约 4.1%。例如，在AG新闻的四级分类任务中，TrojLLM在实施Progressive Prompt Poisoning后实现了98.6%的ASR，并将ACC从80.4%提升到82.9%。这些结果强调了 TrojLLM 每个组件的影响，并强调了其在提供高 ACC 和 ASR 方面的一致性能。</p>
<p><img src="https://pluto-1300780100.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/img/202311301520419.png" alt="image-20231130152026212"></p>
<p>我们将对 TrojLLM 性能的检查扩展到其他广泛使用的 PLM，并另外提供中毒提示和触发器的具体示例。所有测试都是在 SST-2 任务上进行的，中毒提示和触发器的长度分别为 4 和 1。 TrojLLM 在所有 PLM 上始终实现了超过 88.2% 的 ASR，甚至在 BERT-large 和 GPT-3 上超过了 99% ASR，如表 3 所示。这一结果凸显了 TrojLLM 的效率，它设法使用以下方法来确保高 ASR：只需一个令牌触发器。相比之下，白盒攻击方法 BadPrompt [10] 需要三个以上的令牌触发器才能在 SST-2 上针对 RoBERTa-large 达到 97.1% 的 ASR。</p>
<p><img src="https://pluto-1300780100.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/img/202311301537751.png" alt="image-20231130153751411"></p>
<p><img src="https://pluto-1300780100.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/img/202311301539870.png" alt="image-20231130153941578"></p>
<p>如表 4 所示，将渐进式提示合并到提示种子中不仅可以增强 ASR，还可以增强 ACC。例如，当触发长度设置为2时，增加长度1和2的渐进式提示相应导致ASR增强6.47%和24.1%。以隐身为目的，渐进式提示可以有效抵消较短触发带来的限制。例如，具有 2 个令牌渐进式提示的 2 个令牌触发器可实现 94.43% 的 ASR，超过没有任何渐进式提示的 3 个令牌触发器的 94.17% ASR。</p>
<p>图 3 说明了 TrojLLM 攻击在各种 PLM 上的可转移性，五次运行的平均 ASR 和 ACC 就证明了这一点。具体来说，图 3 (a) 显示了 ASR 的可转移性。一个有趣的观察是，从较小模型获得的提示在应用于较大模型时往往会保留甚至放大其 ASR（例如，从 RoBERTa-base 过渡到 RoBERTa-large 会导致 ASR 从 98.34% 增加到 98.71%）。相反，从较大模型获得的提示在部署到较小模型上时会出现一些 ASR 恶化（例如，从 RoBERTa-large 过渡到 RoBERTa-distil，ASR 从 96.65% 降低到 91.9%）。图 3 (b) 中展示的 ACC 可转移性与这些 ASR 观察结果一致。从本质上讲，这些结果表明 TrojLLM 生成的触发器和提示可以有效地攻击各种模型，同时保持高水平的 ASR 和 ACC。</p>
<p><img src="https://pluto-1300780100.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/img/202311301614151.png" alt="image-20231130161422864"></p>

                
            </div>
            <hr/>

            

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                                </a>
                            
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    #reward {
        margin: 40px 0;
        text-align: center;
    }

    #reward .reward-link {
        font-size: 1.4rem;
        line-height: 38px;
    }

    #reward .btn-floating:hover {
        box-shadow: 0 6px 12px rgba(0, 0, 0, 0.2), 0 5px 15px rgba(0, 0, 0, 0.2);
    }

    #rewardModal {
        width: 320px;
        height: 350px;
    }

    #rewardModal .reward-title {
        margin: 15px auto;
        padding-bottom: 5px;
    }

    #rewardModal .modal-content {
        padding: 10px;
    }

    #rewardModal .close {
        position: absolute;
        right: 15px;
        top: 15px;
        color: rgba(0, 0, 0, 0.5);
        font-size: 1.3rem;
        line-height: 20px;
        cursor: pointer;
    }

    #rewardModal .close:hover {
        color: #ef5350;
        transform: scale(1.3);
        -moz-transform:scale(1.3);
        -webkit-transform:scale(1.3);
        -o-transform:scale(1.3);
    }

    #rewardModal .reward-tabs {
        margin: 0 auto;
        width: 210px;
    }

    .reward-tabs .tabs {
        height: 38px;
        margin: 10px auto;
        padding-left: 0;
    }

    .reward-content ul {
        padding-left: 0 !important;
    }

    .reward-tabs .tabs .tab {
        height: 38px;
        line-height: 38px;
    }

    .reward-tabs .tab a {
        color: #fff;
        background-color: #ccc;
    }

    .reward-tabs .tab a:hover {
        background-color: #ccc;
        color: #fff;
    }

    .reward-tabs .wechat-tab .active {
        color: #fff !important;
        background-color: #22AB38 !important;
    }

    .reward-tabs .alipay-tab .active {
        color: #fff !important;
        background-color: #019FE8 !important;
    }

    .reward-tabs .reward-img {
        width: 210px;
        height: 210px;
    }
</style>

<div id="reward">
    <a href="#rewardModal" class="reward-link modal-trigger btn-floating btn-medium waves-effect waves-light red">赏</a>

    <!-- Modal Structure -->
    <div id="rewardModal" class="modal">
        <div class="modal-content">
            <a class="close modal-close"><i class="fas fa-times"></i></a>
            <h4 class="reward-title">你的赏识是我前进的动力</h4>
            <div class="reward-content">
                <div class="reward-tabs">
                    <ul class="tabs row">
                        <li class="tab col s6 alipay-tab waves-effect waves-light"><a href="#alipay">支付宝</a></li>
                        <li class="tab col s6 wechat-tab waves-effect waves-light"><a href="#wechat">微 信</a></li>
                    </ul>
                    <div id="alipay">
                        <img src="/medias/reward/alipay.jpg" class="reward-img" alt="支付宝打赏二维码">
                    </div>
                    <div id="wechat">
                        <img src="/medias/reward/wechat.png" class="reward-img" alt="微信打赏二维码">
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            </div>
        </div>
    </div>
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<script>
    $(function () {
        $('.tabs').tabs();
    });
</script>

            
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                        <span class="card-title">论文精读——RLPROMPT</span>
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                        <span class="publish-date">
                            <i class="far fa-clock fa-fw icon-date"></i>2023-12-01
                        </span>
                        <span class="publish-author">
                            
                            <i class="fas fa-user fa-fw"></i>
                            J Sir
                            
                        </span>
                    </div>
                </div>
                
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                    <a href="/tags/%E6%8F%90%E7%A4%BA%E5%AD%A6%E4%B9%A0/">
                        <span class="chip bg-color">提示学习</span>
                    </a>
                    
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        </div>
        
        
        <div class="article col s12 m6" data-aos="fade-up">
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                <a href="/2023/11/27/lun-wen-jing-du-badpre/">
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                        <img src="/medias/featureimages/16.jpg" class="responsive-img" alt="论文精读——BADPRE">
                        
                        <span class="card-title">论文精读——BADPRE</span>
                    </div>
                </a>
                <div class="card-content article-content">
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                    <div class="publish-info">
                            <span class="publish-date">
                                <i class="far fa-clock fa-fw icon-date"></i>2023-11-27
                            </span>
                        <span class="publish-author">
                            
                            <i class="fas fa-user fa-fw"></i>
                            J Sir
                            
                        </span>
                    </div>
                </div>
                
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                    <a href="/tags/%E5%90%8E%E9%97%A8%E6%94%BB%E5%87%BB/">
                        <span class="chip bg-color">后门攻击</span>
                    </a>
                    
                </div>
                
            </div>
        </div>
        
    </div>
</article>

</div>



<!-- 代码块功能依赖 -->
<script type="text/javascript" src="/libs/codeBlock/codeBlockFuction.js"></script>

<!-- 代码语言 -->

<script type="text/javascript" src="/libs/codeBlock/codeLang.js"></script>


<!-- 代码块复制 -->

<script type="text/javascript" src="/libs/codeBlock/codeCopy.js"></script>


<!-- 代码块收缩 -->

<script type="text/javascript" src="/libs/codeBlock/codeShrink.js"></script>


    </div>
    <div id="toc-aside" class="expanded col l3 hide-on-med-and-down">
        <div class="toc-widget card" style="background-color: white;">
            <div class="toc-title"><i class="far fa-list-alt"></i>&nbsp;&nbsp;目录</div>
            <div id="toc-content"></div>
        </div>
    </div>
</div>

<!-- TOC 悬浮按钮. -->

<div id="floating-toc-btn" class="hide-on-med-and-down">
    <a class="btn-floating btn-large bg-color">
        <i class="fas fa-list-ul"></i>
    </a>
</div>


<script src="/libs/tocbot/tocbot.min.js"></script>
<script>
    $(function () {
        tocbot.init({
            tocSelector: '#toc-content',
            contentSelector: '#articleContent',
            headingsOffset: -($(window).height() * 0.4 - 45),
            collapseDepth: Number('0'),
            headingSelector: 'h1, h2, h3, h4, h5'
        });

        // modify the toc link href to support Chinese.
        let i = 0;
        let tocHeading = 'toc-heading-';
        $('#toc-content a').each(function () {
            $(this).attr('href', '#' + tocHeading + (++i));
        });

        // modify the heading title id to support Chinese.
        i = 0;
        $('#articleContent').children('h1, h2, h3, h4, h5').each(function () {
            $(this).attr('id', tocHeading + (++i));
        });

        // Set scroll toc fixed.
        let tocHeight = parseInt($(window).height() * 0.4 - 64);
        let $tocWidget = $('.toc-widget');
        $(window).scroll(function () {
            let scroll = $(window).scrollTop();
            /* add post toc fixed. */
            if (scroll > tocHeight) {
                $tocWidget.addClass('toc-fixed');
            } else {
                $tocWidget.removeClass('toc-fixed');
            }
        });

        
        /* 修复文章卡片 div 的宽度. */
        let fixPostCardWidth = function (srcId, targetId) {
            let srcDiv = $('#' + srcId);
            if (srcDiv.length === 0) {
                return;
            }

            let w = srcDiv.width();
            if (w >= 450) {
                w = w + 21;
            } else if (w >= 350 && w < 450) {
                w = w + 18;
            } else if (w >= 300 && w < 350) {
                w = w + 16;
            } else {
                w = w + 14;
            }
            $('#' + targetId).width(w);
        };

        // 切换TOC目录展开收缩的相关操作.
        const expandedClass = 'expanded';
        let $tocAside = $('#toc-aside');
        let $mainContent = $('#main-content');
        $('#floating-toc-btn .btn-floating').click(function () {
            if ($tocAside.hasClass(expandedClass)) {
                $tocAside.removeClass(expandedClass).hide();
                $mainContent.removeClass('l9');
            } else {
                $tocAside.addClass(expandedClass).show();
                $mainContent.addClass('l9');
            }
            fixPostCardWidth('artDetail', 'prenext-posts');
        });
        
    });
</script>

    

</main>


<script src="https://cdn.bootcss.com/mathjax/2.7.5/MathJax.js?config=TeX-AMS-MML_HTMLorMML"></script>
<script>
    MathJax.Hub.Config({
        tex2jax: {inlineMath: [['$', '$'], ['\(', '\)']]}
    });
</script>



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        <link rel="stylesheet" href="/libs/aplayer/APlayer.min.css">
<style>
    .aplayer .aplayer-lrc p {
        
        display: none;
        
        font-size: 12px;
        font-weight: 700;
        line-height: 16px !important;
    }

    .aplayer .aplayer-lrc p.aplayer-lrc-current {
        
        display: none;
        
        font-size: 15px;
        color: #42b983;
    }

    
    .aplayer.aplayer-fixed.aplayer-narrow .aplayer-body {
        left: -66px !important;
    }

    .aplayer.aplayer-fixed.aplayer-narrow .aplayer-body:hover {
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    }

    
</style>
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    <div class="row">
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        <div class="col s12 m8 l8 copy-right">
            Copyright&nbsp;&copy;
            
                <span id="year">2020-2023</span>
            
            <span id="year">2020</span>
            <a href="/about" target="_blank">J Sir</a>
            |&nbsp;Powered by&nbsp;<a href="https://hexo.io/" target="_blank">Hexo</a>
            |&nbsp;Theme&nbsp;<a href="https://github.com/blinkfox/hexo-theme-matery" target="_blank">Matery</a>
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            &nbsp;<i class="fas fa-chart-area"></i>&nbsp;站点总字数:&nbsp;<span
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                |&nbsp;<i class="far fa-eye"></i>&nbsp;总访问量:&nbsp;<span id="busuanzi_value_site_pv"
                    class="white-color"></span>&nbsp;次
            </span>
            
            
            <span id="busuanzi_container_site_uv">
                |&nbsp;<i class="fas fa-users"></i>&nbsp;总访问人数:&nbsp;<span id="busuanzi_value_site_uv"
                    class="white-color"></span>&nbsp;人
            </span>
            
            <br>
            
            <br>
            
        </div>
        <div class="col s12 m4 l4 social-link social-statis">


    <a href="mailto:2065373132@qq.com" class="tooltipped" target="_blank" data-tooltip="邮件联系我" data-position="top" data-delay="50">
        <i class="fas fa-envelope-open"></i>
    </a>







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        <i class="fab fa-qq"></i>
    </a>







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        <i class="fas fa-rss"></i>
    </a>

</div>
    </div>
</footer>

<div class="progress-bar"></div>


    <!-- 搜索遮罩框 -->
<div id="searchModal" class="modal">
    <div class="modal-content">
        <div class="search-header">
            <span class="title"><i class="fas fa-search"></i>&nbsp;&nbsp;搜索</span>
            <input type="search" id="searchInput" name="s" placeholder="请输入搜索的关键字"
                   class="search-input">
        </div>
        <div id="searchResult"></div>
    </div>
</div>

<script type="text/javascript">
$(function () {
    var searchFunc = function (path, search_id, content_id) {
        'use strict';
        $.ajax({
            url: path,
            dataType: "xml",
            success: function (xmlResponse) {
                // get the contents from search data
                var datas = $("entry", xmlResponse).map(function () {
                    return {
                        title: $("title", this).text(),
                        content: $("content", this).text(),
                        url: $("url", this).text()
                    };
                }).get();
                var $input = document.getElementById(search_id);
                var $resultContent = document.getElementById(content_id);
                $input.addEventListener('input', function () {
                    var str = '<ul class=\"search-result-list\">';
                    var keywords = this.value.trim().toLowerCase().split(/[\s\-]+/);
                    $resultContent.innerHTML = "";
                    if (this.value.trim().length <= 0) {
                        return;
                    }
                    // perform local searching
                    datas.forEach(function (data) {
                        var isMatch = true;
                        var data_title = data.title.trim().toLowerCase();
                        var data_content = data.content.trim().replace(/<[^>]+>/g, "").toLowerCase();
                        var data_url = data.url;
                        data_url = data_url.indexOf('/') === 0 ? data.url : '/' + data_url;
                        var index_title = -1;
                        var index_content = -1;
                        var first_occur = -1;
                        // only match artiles with not empty titles and contents
                        if (data_title !== '' && data_content !== '') {
                            keywords.forEach(function (keyword, i) {
                                index_title = data_title.indexOf(keyword);
                                index_content = data_content.indexOf(keyword);
                                if (index_title < 0 && index_content < 0) {
                                    isMatch = false;
                                } else {
                                    if (index_content < 0) {
                                        index_content = 0;
                                    }
                                    if (i === 0) {
                                        first_occur = index_content;
                                    }
                                }
                            });
                        }
                        // show search results
                        if (isMatch) {
                            str += "<li><a href='" + data_url + "' class='search-result-title'>" + data_title + "</a>";
                            var content = data.content.trim().replace(/<[^>]+>/g, "");
                            if (first_occur >= 0) {
                                // cut out 100 characters
                                var start = first_occur - 20;
                                var end = first_occur + 80;
                                if (start < 0) {
                                    start = 0;
                                }
                                if (start === 0) {
                                    end = 100;
                                }
                                if (end > content.length) {
                                    end = content.length;
                                }
                                var match_content = content.substr(start, end);
                                // highlight all keywords
                                keywords.forEach(function (keyword) {
                                    var regS = new RegExp(keyword, "gi");
                                    match_content = match_content.replace(regS, "<em class=\"search-keyword\">" + keyword + "</em>");
                                });

                                str += "<p class=\"search-result\">" + match_content + "...</p>"
                            }
                            str += "</li>";
                        }
                    });
                    str += "</ul>";
                    $resultContent.innerHTML = str;
                });
            }
        });
    };

    searchFunc('/search.xml', 'searchInput', 'searchResult');
});
</script>

    <!-- 回到顶部按钮 -->
<div id="backTop" class="top-scroll">
    <a class="btn-floating btn-large waves-effect waves-light" href="#!">
        <i class="fas fa-arrow-up"></i>
    </a>
</div>


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        var bp = document.createElement('script');
        var curProtocol = window.location.protocol.split(':')[0];
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